2023 年に AI を学ぶ方法 (ベスト ヒント)

人工知能 (AI) は無限の可能性を秘めた成長分野です。 AI について学びたい場合は、その方法を学べるアクセス可能なリソースがたくさんあります。

この投稿では、AI を学習するさまざまな方法を取り上げ、AI の世界への旅を始めるための貴重なヒントをいくつか提供します。 飛び込んでみましょう！

人工知能 (AI) とは何ですか?

人工知能 (AI) は、人間と同じように仕事ができるインテリジェントなコンピューター システムのようなものです。 特別なプログラミングと大量のデータを使用して問題を解決します。 AI には、機械学習、深層学習、自然言語処理が含まれます。 これらにより、コンピュータは以前に行ったことから学習し、人間が通常行っている仕事を行うことができます。場合によっては、コンピュータの方がより適切に行うこともできます。

AIは急速に成長しており、私たちの日常生活に大きな影響を与えています。 AI がテキスト、音楽、アートなどを生成できることをご存知ですか? また、医療、輸送、顧客サービスにも応用されています。 AIが日々進歩するにつれ、AIが私たちの生活に与える影響はさらに大きくなるでしょう。

Midjourneyで作成された画像 | フォトショップ

人工知能 (AI) にはどのような種類がありますか?

AI は常に進化しており、エキサイティングな機能をもたらしています。 これらの進歩は 3 つの重要なカテゴリに分類でき、AI の発展、今後のアプローチ、そして私たちが期待するものを明らかにします。 これらのカテゴリーを調べて、テクノロジーに対する潜在的な影響を理解しましょう。

狭義の人工知能 (ANI)

狭義の人工知能 (ANI) は、1 つの特定の仕事を得意とする人工知能の一種です。 言語の翻訳でもチェスでも、その分野のスペシャリストのようなものです。 しかし、さまざまなタスクを実行し、新しい状況に適応できる人間とは異なり、ANI はプログラムされた仕事しか実行できません。 したがって、ANI はその分野ではスーパースターかもしれませんが、人間の脳のような柔軟性や多用途性は備えていません。

汎用人工知能 (AGI)

汎用人工知能 (AGI) は、人間の脳のような人工知能です。 それは私たちと同じように物事を理解し、新しいことを学び、タスクを実行することができます。 AGI は多くの仕事を実行でき、毎回プログラムする人を必要とせずに、新しい状況に独立して対処する方法を学習することもできます。 つまり、簡単に言うと、AGI は人間と同じくらい賢い AI システムを作ることを目指しています。 Jasper、Writesonic、Rytr、Mubert などのすでに人気のある AI ツールは、AGI ツールの例です。

超人工知能 (ASI)

人工超知能 (ASI) は、人間よりもさらに賢い人工知能です。 それは、人間よりもよく考え、問題を解決し、物事を知ることができるスーパー脳のようなものです。 ASI は、AI システムがいつかあらゆる点で人間の脳を超えるほど優れたものになる可能性があるという考えです。 簡単に言うと、ASI は私たちの想像を超える頭脳を備えた、これまでで最もインテリジェントなマシンになる可能性があります。

AI 人工知能 (AI) を学ぶ理由

AI は、問題を解決し、タスクを自動化し、より適切な意思決定を行うのに役立つ強力なスキルです。 AI を学ぶことで、このテクノロジーを使用して自分や他の人の生活を改善するスキルを身につけることができます。

AI を学習することで、知的刺激や達成感も得られます。 AI は複雑で要求の厳しい分野ですが、最もスリリングで急速に発展している技術分野の 1 つでもあります。 AIに関する知識を身につけることで、未来の世界を形作るチームに貢献できます。

さらに、AI は経済分野で急速に拡大している魅力的な分野であり、AI 市場は 2023 年に 38% 成長すると予測されています。Informa によると、2025 年までに世界の AI ソフトウェア収益だけでも 1,000 億ドルを超えると予測されています。

AI の知識を習得すると、知的面でも経済面でも、挑戦と報酬に満ちたエキサイティングなキャリアを築くことができます。 AIエンジニアの平均基本給は16万ドルを超えます。

人工知能 (AI) を学ぶ方法

AI を学びたいですか? それはスリリングな旅ではありますが、それなりの課題も伴います。 しかし、適切なロードマップ、リソース、アプローチがあれば、この魅力的な状況を効果的にナビゲートできます。 2023 年に AI 学習の冒険に乗り出す方法を詳しく見てみましょう。

1. 数学的概念の基礎を築く

AI でうまくやるには、線形代数、微積分、確率などの基本的な概念を知っている必要があります。 統計的有意性、分布の分析、回帰モデル、尤度の推定などの統計を理解することも重要です。 しかし、最も重要なことは、学ぶことに好奇心を持ち、興奮し続けることです。 AI は常に変化し、成長しており、知るべき新しいことが次々と出てきます。

2. AI に関する追加スキルを学ぶ

コードの作成方法を知ることは不可欠であり、Python は優れた言語です。 丈夫ですが初心者にも簡単です。 データ サイエンスに興味がある場合は、R も良い選択肢です。 ただし、大量のデータを処理できるモデルを構築したい場合は、Java または C++ が適しているかもしれません。 どの言語を選択する場合でも、データの操作方法と変更方法を理解すると、複雑なアルゴリズムを作成するのに役立ちます。 これらは、AI モデルが情報をよりよく理解するのに役立ちます。

これらのスキルの習得をどこから始めればよいかわからない場合は、Udemy、Coursera、Pluralsight などの一流のオンライン学習プラットフォームが最適な開始場所です。 彼らはあなたのような初心者に最適な、歓迎的でサポート的な環境を提供します。

3. AI コースを受講する

オンライン コースやチュートリアルを通じて AI を学ぶのは包括的で楽しいものです。 Udemy、Coursera、Pluralsight、Datacamp などの Web サイトから学習できます。 これらの Web サイトでは、機械学習アルゴリズム、数学的概念、深層学習、データ処理に関する基本的なトピックから高度なトピックまですべてをカバーしています。 これらのリソースは、現実世界のアプリケーションの AI 原則について確かな直観を獲得しながら、コーディング スキルを開発するのに役立ちます。

4. AI ツールの使用経験を積む

AI の理論的な知識を持つことは貴重ですが、実践的な経験を通じてその知識を適用することが重要です。 幸いなことに、Python は、データ操作や分析のニーズに対応するために、Pandas、NumPy、Scikit-Learn などのさまざまな AI ツールやパッケージを提供しています。 配列操作には NumPy が適していますが、機械学習アルゴリズムには Scikit-Learn が最適です。

PyTorch と Keras は、機械学習 (ML) および深層学習 (DL) モデルを構築するための強力なライブラリです。 これらのツールを定期的に使用し、一貫した実践を組み合わせることで、AI の専門家になることができます。 基本的な概念から始めて、高度なツールセットを使用して徐々に複雑なプロジェクトに進みます。

5. インターンシップに応募する

インターンシップに応募することは、授業を終えてポートフォリオを構築した後、現実世界での経験を積み、就職活動を強化するための素晴らしい方法です。 適切な機会を見つける可能性を高めるために、Indeed、Glassdoor、Snag a Job などの Web サイトを使用して、インターンシップ検索を専門家や個人のネットワークと共有することを検討してください。 地元のミートアップや AI ハカソンに参加し、プロフェッショナル ネットワーキング プロフィールを更新し、利用可能なコースワーク リソースを利用し、技術面接の準備をします。

AIの学習にはどのくらいの時間がかかりますか?

AI スキルを取得してこの分野の仕事に就くには約 6 か月かかりますが、すでに知っていることと学びたいことによって異なります。

初心者レベルの仕事に就きたい場合は、人工知能の基礎を習得するために約 6 か月の集中的な努力が必要です。 高度な学位や特別なトレーニングを受ける場合、専門家になるには数年かかることがあります。

AI 業界では、ほとんどの人がスキルを高めて経験を積むために、約 2 年間下位の役割から始めます。 その後、中級レベルのポジションに昇進することができます。成長と成果の程度に応じて、通常は 2 ～ 5 年かかります。 少なくとも 5 年かけて AI に関する広範な知識を習得した後、上級職を目指すことができます。

これらのタイムラインは、学歴や AI プロジェクトでの実務経験に基づいて変更される可能性があることに注意してください。

AIの未来

AI の可能性は未開の海のように広大です。 すでに私たちの生活に波を起こしている AI は、仕事、遊び、そして周囲の世界との交流を変革しつつあります。 そしてこれはほんの始まりにすぎません。 私たちがさらに進歩するにつれて、AI は私たちの生活にさらに溶け込んでいくでしょう。

世界中で、優秀な頭脳が AI を活用して、気候変動や貧困撲滅などの重大な課題に対する革新的な解決策を見つけようとしています。これらの取り組みは、より良い世界への道を照らしています。

ただし、強力なツールには課題が伴います。 AI が進歩するにつれて、プライバシー/セキュリティの問題、雇用の喪失、倫理的ジレンマについての懸念が生じています。 したがって、私たちは AI がもたらす可能性のあるマイナスの影響を念頭に置きながら、そのプラスの影響を祝いながら、AI の未来にアプローチする必要があります。

AI の学習に関する最終的な考え

急速に成長する AI 分野で成功するには、粘り強さと忍耐力が不可欠です。 AI の概念を習得するのは短距離走ではなくマラソンです。 時間、労力、試行錯誤が必要です。 この進化し続ける AI の状況では、最新の研究の進歩を常に最新の状態に保つことが重要です。

AI の学習には実験が不可欠です。さまざまな方法やアプローチをためらわずに試してください。 場合によっては、実践的な経験を積むことが最も効果的な学習方法となります。

最後に、モチベーションを維持し、この分野で優れた成績を収めるためには、学習を魅力的にし続けることが不可欠です。 興味深いプロジェクトに取り組んだり、興味を共有する情熱的な人々とコラボレーションしたりすると、AI をマスターするための道のりに楽しみがもたらされます。 ライティングに役立つ AI ツールを探している場合は、Jasper と Writesonic を検討する価値があります。

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